YÜKSEK DERECELİ GLİOMLAR İLE SOLİTER BEYİN METASTAZLARININ AYIRT EDİLMESİNDE BÜYÜK DİL MODELLERİNİN PERFORMANSI

Raşit Eren BÜYÜKTOKA, Ali SALBAS, Miran Nihal OTLU, Ali Murat KOC, Asli Dilara BUYUKTOKA, Aslı KAHRAMAN

Anatolian Journal of General Medical Research - 2026;36(2):161-170

University of Health Sciences Türkiye, İzmir City Hospital, Department of Radiology, İzmir, Türkiye

 

Amaç: Bu çalışmanın amacı, konvansiyonel manyetik rezonans görüntüleme (MRG) kullanılarak yüksek dereceli gliomlar ile soliter beyin metastazlarının ayırt edilmesinde üç genel amaçlı çok modlu büyük dil modelinin (LLM) tanısal performansını değerlendirmek ve bu performansı farklı deneyim düzeylerine sahip radyologlarla karşılaştırmaktır. Yöntem: Bu tek merkezli retrospektif çalışmaya, patolojik olarak doğrulanmış supratentoryal yüksek dereceli gliom (n=67) veya soliter beyin metastazı (n=42) tanısı bulunan toplam 109 hasta dahil edildi. Aksiyel T2 ağırlıklı, kontrast öncesi T1 ağırlıklı ve kontrast sonrası T1 ağırlıklı görüntüler (her sekans için tek kesit) üç LLM (ChatGPT-4.5, Gemini 2.5 Pro, Claude 4 Opus) ve farklı okuma koşullarında dört radyolog tarafından değerlendirildi. Doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve ağırlıklı F1 skorları hesaplandı; gruplar arası farklar Cochran Q ve McNemar testleri ile analiz edildi. Bulgular: Tüm değerlendiriciler arasında tanısal doğruluk, farklı okuma koşullarına bağlı olarak %31,19 ile %77,06 arasında değişti. Tüm sekanslar birlikte değerlendirildiğinde, en yüksek doğruluk oranına nöroradyolog ulaştı (%77,06); en iyi performans gösteren LLM ise Claude 4 Opus oldu. Birden fazla sekansın birlikte değerlendirilmesi, en iyi tek sekans performansına kıyasla hem nöroradyolog için (%72,48'den %77,06'ya) hem de Claude 4 Opus için (kontrast öncesi T1 ağırlıklı görüntülerde %31,19'dan %66,06'ya) doğruluğu artırdı. Sonuç: Genel amaçlı LLMs, konvansiyonel MRG üzerinde yüksek dereceli gliomlar ile soliter beyin metastazlarını ayırt etmede potansiyel göstermektedir; ancak deneyimli radyologların performansının gerisinde kalmaktadır. Birden fazla sekansın birlikte sunulması performansı artırsa da, hata oranları halen yüksektir. Model mimarilerindeki gelişmeler ve volumetrik verilerin entegrasyonu, gelecekte bu modellerin klinik kullanım değerini artırabilir.